Question

关于数据结构问题

关于数据结构问题请问执行次数公式如何算的呢

Answer 1

通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件或记录的固定字段中。相对应的，没有固定结构不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。我们都知道，结构化的数据很容易被采集和存储，分析展示起来也很容易，市场上已经有很多成熟的BI…

Answer 2

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。一、数据的逻辑结构:指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括:1.集合结构；2.线性结构；3.树形结构；4.图形结构二、数据的物理结构:指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。数据的物理结构是数据结构在计算机存储器中的具体实现，是逻辑结构的表示(又称存储映像)，它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种，所以，一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。数据元素的机内表示(映像方法): 用二进制位(bit)的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点(node)。当数据元素有若干个数据项组成时，位串中与个数据项对应的子位串称为数据域(data field)。因此，节点是数据元素的机内表示(或机内映像)。关系的机内表示(映像方法):数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像，常用两种存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针(pointer)来表示数据元素之间的逻辑关系。

Answer 3

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

Answer 4

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop